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通过非线性透视理解深度神经网络
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了深度神经网络相比其他模型表现更好的原因，通过考虑一定类别的非光滑函数，推导了使用 ReLU 激活的 DNN 的估计器的泛化误差，同时说明了 DNN 的收敛速率几乎是最优的，为选择合适的 DNN 层数和边提供了指导。
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关键要点
- 深度神经网络在某些情况下表现优于其他模型。
- 考虑非光滑函数的类别来推导使用 ReLU 激活的 DNN 的泛化误差。
- DNN 的收敛速率几乎是最优的。
- 某些流行模型未达到最优收敛速率。
- 为选择合适的 DNN 层数和边提供了指导。
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